数据挖掘方法简介

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。它使用各种统计、机器学习和数据库技术，以发现数据中的模式和关联。主要方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。分类是预测数据的离散类别，如垃圾邮件检测；聚类是将相似数据分组，如市场细分；关联规则挖掘是发现数据项之间的关联，如购物篮分析；异常检测是识别与正常模式不符的数据，如信用卡欺诈检测。数据挖掘的目标是通过这些方法，帮助企业做出更好的决策，提高效率和竞争力。